一种配电网多源异构数据融合方法、装置、终端及介质

本申请公开了一种配电网多源异构数据融合方法、装置、终端及介质，涉及电力系统数据处理技术领域，本申请提供的方案通过集成了自注意力单元和神经网络单元的自注意力神经网络模型采用PSO算法对模型网络参数进行快速优化初始化，避免传统深度学习方法因随机初始化导致的局部最优问题，提高模型的全局搜索能力，然后利用配电网多源数据通过神经网络进行特征提取，并通过自注意力机制动态分配特征权重，使数据融合更加精准，有效降低异构数据误差，提高融合精度和稳定性。